import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Stack;

/**
 * @Author 12629
 * @Description：
 */
public class Sort {
    /**
     * 时间复杂度：
     *      最好情况：数据完全有序的时候 1 2 3 4 5 ：O(N)
     *      最坏情况：数据完全逆序的时候 5 4 3 2 1 ：O(N^2)
     *  结论：当所给的数据 越有序 排序 越快。
     *  场景：现在有一组基本有序的数据，那么你用哪个排序好点？
     *
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：稳定的排序
     *    一个本身就是稳定的排序  是可以实现为不稳定的排序的
     *    但是相反 一个本身就不稳定的排序  是不可能实现为稳定的排序的
     * @param array
     */
    public static void insertSort(int[] array) {
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i-1;
            for (; j >= 0 ; j--) {
                if(array[j] > tmp) {
                    array[j+1] = array[j];
                }else {
                    break;
                }
            }
            array[j+1] = tmp;
        }
    }


    /**
     * 时间复杂度：
     *     n^1.3 - n^1.5
     * 复杂度：O(1)
     *
     * 稳定性：不稳定的排序
     * @param array
     */
    public static void shellSort(int[] array) {
        int gap = array.length;
        while (gap > 1) {
            gap /= 2;
            shell(array,gap);
        }
    }
    private static void shell(int[] array,int gap) {
        for (int i = gap; i < array.length; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i-gap;
            for (; j >= 0 ; j-=gap) {
                if(array[j] > tmp) {
                    array[j+gap] = array[j];
                }else {
                    break;
                }
            }
            array[j+gap] = tmp;
        }
    }

    /**
     * 选择排序：
     *     时间复杂度：不管最好还是最坏 都是O(n^2)
     *     空间复杂度：O(1)
     *     稳定性：不稳定的排序
     * @param array
     */
    public static void selectSort(int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int minIndex = i;
            for (int j = i+1; j < array.length; j++) {
                if(array[j] < array[minIndex]) {
                    minIndex = j;
                }
            }
            swap(array,minIndex,i);
        }
    }

    private static void swap(int[] array,int i,int j) {
        int tmp = array[i];
        array[i] = array[j];
        array[j] = tmp;
    }
    public static void selectSort2(int[] array) {
        int left = 0;
        int right = array.length-1;
        while (left < right) {
            int minIndex = left;
            int maxIndex = left;
            for (int i = left+1; i <= right ; i++) {
                if(array[i] < array[minIndex]) {
                    minIndex = i;
                }
                if(array[i] > array[maxIndex]) {
                    maxIndex = i;
                }
            }
            swap(array,left,minIndex);
            //最大值刚好 在最小值的位置 已经交换到了minIndex
            if(maxIndex == left) {
                maxIndex = minIndex;
            }
            swap(array,right,maxIndex);
            left++;
            right--;
        }
    }


    /**
     * 时间复杂度：
     *          O(n*logN)        N^1.3 -->
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：不稳定的
     *    数据量非常 大的时候 堆排 一定比希尔快
     * @param array
     */
    public static void heapSort(int[] array) {
        createBigHeap(array);
        int end = array.length-1;
        while (end > 0) {
            swap(array,0,end);
            siftDown(array,0,end);
            end--;
        }
    }

    private static void createBigHeap(int[] array) {
        for (int parent = (array.length-1-1)/2; parent >= 0 ; parent--) {
            siftDown(array,parent,array.length);
        }
    }

    private static void siftDown(int[] array,int parent,int end) {
        int child = 2*parent+1;
        while (child < end) {
            if(child + 1 < end && array[child] < array[child+1]) {
                child++;
            }
            if(array[child] > array[parent]) {
                swap(array,child,parent);
                parent = child;
                child = 2*parent+1;
            }else {
                break;
            }
        }
    }


    /**
     * 冒泡排序：
     *  时间复杂度： o(n^2)   如果加了优化  最好情况O(N)
     *  空间复杂度：O(1)
     *  稳定性：稳定的排序
     * @param array
     */
    public static void bubbleSort(int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length-1; i++) {
            boolean flg = false;
            for (int j = 0; j < array.length-1-i; j++) {
                if(array[j] > array[j+1]) {
                    swap(array,j,j+1);
                    flg = true;
                }
            }
            if(!flg) {
                return;
            }
        }
    }


    /**
     * 时间复杂度：
     *      最好情况:
     *              O(N*logN)   满二叉树/完全二叉树
     *      最坏情况:
     *            O(N^2) 单分支的树
     * 空间复杂度：
     *   最好情况:
     *           O(logN)   满二叉树/完全二叉树
     *  最坏情况:
     *          O(N)   单 分支的树
     * 稳定性：不稳定
     * @param array
     */
    public static void quickSort(int[] array) {
        quick(array,0,array.length-1);
    }

    private static void quick(int[] array,int start,int end) {

        if(start >= end) return;//左边是一个节点 或者 连一个节点都没有

        if(end - start + 1 <= 7) {
            //插入排序
            insertSortRange(array,start,end);
            return;
        }
        //三数取中
        int index = midOfThree(array,start,end);

        swap(array,index, start);//此时交换完成之后 一定能过保证start下标 是中间大的数字

        int pivot = partition(array,start,end);

        quick(array,start,pivot-1);

        quick(array,pivot+1,end);

    }
    private static int partitionHoare(int[] array,int left,int right) {
        int key = array[left];
        int i = left;
        while (left < right) {
            while (left < right && array[right] >= key) {//这里为什么要取等号
                right--;
            }
            //right 下标一定是 比key小的数据
            while (left < right && array[left] <= key) {//这里为什么要取等号
                left++;
            }
            //left 下标一定是 比key大的数据

            swap(array,left,right);
        }
        //相遇的位置 和 i 位置进行交换
        swap(array,left,i);

        return left;
    }

    private static void insertSortRange(int[] array,int begin,int end) {
        for (int i = begin+1; i <= end; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i-1;
            for (; j >= begin ; j--) {
                if(array[j] > tmp) {
                    array[j+1] = array[j];
                }else {
                    break;
                }
            }
            array[j+1] = tmp;
        }
    }

    private static int midOfThree(int[] array, int left, int right) {
        int mid = (left+right) / 2;
        if(array[left] < array[right]) {
            if(array[mid] < array[left]) {
                return left;
            }else if(array[mid] > array[right]) {
                return right;
            }else {
                return mid;
            }
        }else {
            if(array[mid] > array[left]) {
                return left;
            }else if(array[mid] < array[right]) {
                return right;
            }else {
                return mid;
            }
        }
    }




    private static int partition(int[] array,int left,int right) {
        int key = array[left];
        while (left < right) {
            while (left < right && array[right] >= key) {
                right--;
            }
            //right下标元素一定比key小
            array[left] = array[right];
            while (left < right && array[left] <= key) {
                left++;
            }
            //left下标元素一定比key大
            array[right] = array[left];
        }
        array[left] = key;
        return left;
    }

    private static int partition3(int[] array, int left, int right) {
        int prev = left ;
        int cur = left+1;
        while (cur <= right) {
            if(array[cur] < array[left] && array[++prev] != array[cur]) {
                swap(array,cur,prev);
            }
            cur++;
        }

        swap(array,prev,left);
        return prev;
    }


    public static void quickSortNonR(int[] array) {
        Stack<Integer> stack = new Stack<>();//—>利用栈的动态进出存储删取管理这些动态区间
        int left = 0;
        int right = array.length-1;
        int piovt = partition(array,left,right);//->partition方法是默认拿待排序区间的第一个元素为基准完成该元素在待排序区间内排好的
        if(piovt - 1 > left) {//->剩下的左边的待排序区域至少有两个元素，还是需要去进行基准排序的
            stack.push(left);
            stack.push(piovt-1);
        }
        if(piovt + 1 < right) {//->剩下的右边的待排序区域至少有两个元素，还是需要去进行基准排序的
            stack.push(piovt+1);
            stack.push(right);
        }
        while (!stack.isEmpty()) {
            right = stack.pop();
            left = stack.pop();
            piovt = partition(array,left,right);
            if(piovt - 1 > left) {
                stack.push(left);
                stack.push(piovt-1);
            }
            if(piovt + 1 < right) {
                stack.push(piovt+1);
                stack.push(right);
            }
        }
    }


    /**
     * 时间复杂度： 0(N*logN)
     * 空间复杂度：O(n)
     * 稳定性: 稳定
     *      插入排序   冒泡    归并
     * @param array
     */
    public static void mergeSort(int[] array) {
        mergeSortFunc(array,0,array.length-1);
    }
    private static void mergeSortFunc(int[] array,int left,int right) {
        if(left >= right) return;
        int mid = (left+right) / 2;
        mergeSortFunc(array,left,mid);
        mergeSortFunc(array,mid+1,right);
        merge(array,left,right,mid);
    }
    private static void merge(int[] array, int left, int right, int mid) {
        int s1 = left;
        int s2 = mid+1;
        int[] tmpArr = new int[right-left+1];
        int k = 0;
        while (s1 <= mid && s2 <= right) {
            if(array[s2] <= array[s1]) {
                tmpArr[k++] = array[s2++];
            }else {
                tmpArr[k++] = array[s1++];
            }
        }
        while (s1 <= mid) {
            tmpArr[k++] = array[s1++];
        }
        while (s2 <= right) {
            tmpArr[k++] = array[s2++];
        }
        for (int i = 0; i < tmpArr.length; i++) {
            array[i+left] = tmpArr[i];
        }
    }
    
    public static void mergeSortNor(int[] array) {
        int gap = 1;//每轮去两两合并的单有序数组的元素个数，最开始的单位有序数组长度是1
        while (gap < array.length) {
            for (int i = 0; i < array.length; i += 2*gap) {//一轮中往后继续去合并下一对的两gap有序数组
                int left = i;
                int mid =left+gap-1;
                int right = mid+gap;
                if(mid >= array.length) {
                    mid = array.length-1;
                }
                if(right >= array.length) {
                    right = array.length-1;
                }
                merge(array,left,right,mid);
            }
            gap *= 2;//一轮全部两两合并完后gap单位有序数组长度已翻倍
        }
    }


    /**
     * 时间复杂度：
     * O(N+范围)
     * 空间复杂度：O(范围)
     * 稳定性：
     *
     * 计数排序 和 你给定的 范围有关系
     * @param array
     */
    public static void countSort(int[] array) {
        //1.求当前数据的最大值和最小值
        int minVal = array[0];
        int maxVal = array[0];
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            if(array[i] < minVal) {
                minVal = array[i];
            }
            if(array[i] > maxVal) {
                maxVal = array[i];
            }
        }

        //2.根据数据最大值和最小值来确定元素组巢穴数组的大小
        int[] count = new int[maxVal-minVal+1];

        //3.遍历原来的数据进行归巢排序
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            count[array[i]-minVal]++;
        }

        //4.将元素组巢穴里已排好序的数据按顺序写回array
        int index = 0;//重新表示array数组的下标
        for (int i = 0; i < count.length; i++) {
            while (count[i] > 0) {
                array[index] = i+minVal;
                index++;
                count[i]--;
            }
        }
    }
}



class BucketSort {
    public static int[] bucketSort(int[] arr) {
        // 边界条件：空数组或单个元素直接返回
        if (arr.length <= 1) {
            return arr.clone();
        }

        // Step 1: 确定数据范围
        int minVal = Integer.MAX_VALUE;
        int maxVal = Integer.MIN_VALUE;
        for (int num : arr) {
            if (num < minVal) minVal = num;
            if (num > maxVal) maxVal = num;
        }

        // 处理所有元素相同的情况
        if (maxVal == minVal) {
            return arr.clone();
        }

        // Step 2: 初始化桶
        int bucketCount = (int) Math.sqrt(arr.length) + 1; // 桶数量=数组长度的平方根（经验值）
        double bucketRange = (double)(maxVal - minVal) / bucketCount;

        List<List<Integer>> buckets = new ArrayList<>(bucketCount);
        for (int i = 0; i < bucketCount; i++) {
            buckets.add(new ArrayList<>());
        }

        // Step 3: 元素分配到桶中
        for (int num : arr) {
            // 计算元素应该属于哪个桶
            int index = (int)((num - minVal) / bucketRange);
            // 处理最大值刚好落在最后一个桶外的情况
            if (index == bucketCount) index--;
            buckets.get(index).add(num);
        }

        // Step 4: 对每个桶内部排序
        for (List<Integer> bucket : buckets) {
            Collections.sort(bucket); // 使用内置排序算法，决定了桶排序的稳定性
        }

        // Step 5: 合并桶
        int[] sortedArr = new int[arr.length];
        int idx = 0;
        for (List<Integer> bucket : buckets) {
            for (int num : bucket) {
                sortedArr[idx++] = num;
            }
        }

        return sortedArr;
    }
}

class RadixSort {
    public static int[] radixSort(int[] arr) {
        if (arr.length <= 1) {
            return arr.clone();
        }

        // Step 1: 确定最大数的位数
        int maxNum = Integer.MIN_VALUE;
        for (int num : arr) {
            if (num > maxNum) maxNum = num;
        }

        // Step 2: 按每位进行计数排序（从低位到高位）
        int exp = 1; // 从个位开始
        while (maxNum / exp > 0) {
            // 初始化10个数字桶（0-9）
            List<List<Integer>> buckets = new ArrayList<>(10);
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                buckets.add(new ArrayList<>());
            }

            // 按当前位分配到桶中
            for (int num : arr) {
                int digit = (num / exp) % 10; // 提取当前位的数字
                buckets.get(digit).add(num);
            }

            // 重组数组
            int idx = 0;
            for (List<Integer> bucket : buckets) {
                for (int num : bucket) {
                    arr[idx++] = num;
                }
            }

            exp *= 10; // 处理更高位
        }

        return arr;
    }
}



